运筹优化学习19:Cplex中文教程与实例详解

目录

 

1 绪论

1.1 Cplex简介

1.1.1 基本界面介绍

1.1.2 处理流程介绍

1.2 OPL语言

1.2.1 OPL的主要关键字

1.2.2 数据文件

1.3 如何调用Cplex

1.3.1 使用AMPL脚本语言调用

1.3.2 IBM CPLEX Studio IDE

1.3.3 Cplex with Concert Technology

2 官方gas示例演示

2.1 导入示例

2.2 gas示例解析

2.2.1 示例的通俗语言描述

2.2.2 数据文件与模型文件

2.2.3 结果展示

2.3 数据和模型同文件形式

2.4 带#与否的数据文件


1 绪论

1.1 Cplex简介

  • Cplex是IBM公司开发的一个优化工具引擎,可以用其求解线性规划、二次规划、整数规划等问题;能够快速解决一些行业难题。
  • 自带IBM ILOG Cplex Optimization Studio既能使用自带语言进行编程,也提供了众多流行语言的接口,具有广泛的应用前景

1.1.1 基本界面介绍

运筹优化学习19:Cplex中文教程与实例详解_第1张图片

1.1.2 处理流程介绍

当我们面对一个问题时,先从给定的数据建立科学的数学模型,然后使用Cplex进行问题求解,输出我们想要的结果。

运筹优化学习19:Cplex中文教程与实例详解_第2张图片

1.2 OPL语言

OPL语言是ILOG的优化语言,可以用来编制模型文件和数据文件。

包含的文件类型及作用:

  • 项目文件:组织模型和数据的文件,并提供一种方便的方法来维护相关文件和运行选择之间的关系
  • 模型文件:声明数据项目,但是不需要提供数据的初始化工作
  • 数据文件:包含了在模型中声明的数据初始化
  • 设置文件:当你决定一个或多个数学规划和其他的缺省值,该文件保存用户定义的值
  • 运行配置:为了运行的目的而根据项目进行的设置;在一个项目中,可以根据自己的需要定义多个运行配置

模型文件包含以下四个部分:数据、决策变量、目标函数、约束条件;这也是数学建模的四个必备要素。

1.2.1 OPL的主要关键字

数据类型 语法规则

代码示例

string {string} 变量名 = {"字符串1", "字符串2","字符串3",...}; {string} Products = {"gas", "chloride"};
{string} Components = {"nitrogen", "hydrogen", "chloride"};
float

用来定义浮点数据类型,也就是小数

float 变量名[对应字符串数组变量名] = [数值1, 数值2, ...];

//浮点数
float var = 3.13;
//数组
float Profit[Products] = [30,40];
//二维数组
float Demands[Products][Components] = [[1,3,0],[1,4,0]];

int

用来定义整型数据类型,也就是整数

int 变量名[对应关键字数组数组变量名] = [数值1, 数值2, ...];

//整型
int Fixed = 10;
range

一段连续的整型数据

range 变量名 = startInterge..endInterge

//Range类型
range Rows = 1..10;
int n=10;
range rows = (n+1)..2*(n+1);
dvar

定义决策变量

dvar 数据类型函数 变量名;

数据类型函数后可跟正负号来表示决策变量正负

dvar float+ Gas;
dvar float+ Chloride;
dvar float+ Production[Products];

Maximize

Minimize

maximize或minimize 目标函数的表达式; maximize 40 * Gas + 50 * Chloride;
maximize sum(p in Products) Profit[p] * Production[p];
subject to

subject to{

约束1名称:约束1;

...

约束n名称:约束n;

}

subject to{
ctMaxTotal: Gas + Chloride <= 50;
ctMaxTotal2: 3 * Gas + 4 * Chloride <= 180;
ctMaxChloride: Chloride <= 40;
}

1.2.2 数据文件

  • 以dat为后缀的文件
  • 数据文件与模型文件相对应
  • 模型文件中的...在数据文件中应该使用具体的数据
  • 若数据类型为字符串类型,各数据之间使用空格或逗号隔开
  • 数值型,各数据以逗号或空格隔开;如果不加#数据必须有变量名,否则数据必须是有序的。

示例代码:

Products = {"gas", "chloride"};
Fixed = 30;
Profit = #["chloride":40, "gas":30]#;

 

1.3 如何调用Cplex

1.3.1 使用AMPL脚本语言调用

参考文档

  • 优化模型与AMPL(中文)
  • AMPL_CPLEX 简介(注:台湾同胞写的,例子比较丰富)

  • AMPL CPLEX User's Guide

  • 官方给出的例子

1.3.2 IBM CPLEX Studio IDE

下载完成后的官方示例路径:你的路径\opl\examples\opl

示例运行方式在下文介绍

1.3.3 Cplex with Concert Technology

直接以编程语言的API建立模型并求解,此处可参见我之前的博客文章

运筹优化学习09:一个示例带你入门如何使用C++、C#、Java、Python、Matlab调用Cplex

2 官方gas示例演示

2.1 导入示例

运筹优化学习19:Cplex中文教程与实例详解_第3张图片

运筹优化学习19:Cplex中文教程与实例详解_第4张图片运筹优化学习19:Cplex中文教程与实例详解_第5张图片

导入之后,可以看到的文件结构如下:

运筹优化学习19:Cplex中文教程与实例详解_第6张图片

2.2 gas示例解析

2.2.1 示例的通俗语言描述

  • 生产汽和氯化物两种产品,每种产品包含氮氢氯三种组分;
  • 生产天然气需要氮氢氯组分数为1、3、0;生成氯化物需要氮氢氯组分数为1、4、1;
  • 生产天然气和氯化物可以获得收益分别为30和40
  • 库存中包含这三种组分的数量为50、180和40
  • 求生产天然气和氯化物的最大化收益

2.2.2 数据文件与模型文件

数据文件(gas.dat)

Products = { "gas" "chloride" };
Components = { "nitrogen" "hydrogen" "chlorine" };

Demand = [ [1 3 0] [1 4 1] ];
Profit = [30 40];
Stock = [50 180 40];

模型文件(gas.mod)

{string} Products = ...;
{string} Components = ...;

float Demand[Products][Components] = ...;
float Profit[Products] = ...;
float Stock[Components] = ...;
dvar float+ Production[Products];

maximize
  sum( p in Products ) 
    Profit[p] * Production[p];
subject to {
  forall( c in Components )
    ct:
      sum( p in Products ) 
        Demand[p][c] * Production[p] <= Stock[c];
}

运筹优化学习19:Cplex中文教程与实例详解_第7张图片

2.2.3 结果展示

运筹优化学习19:Cplex中文教程与实例详解_第8张图片

约束展开:

运筹优化学习19:Cplex中文教程与实例详解_第9张图片

 

2.3 数据和模型同文件形式

示例还提供了一个将数据在mod文件中直接进行赋值的模型文件,详情如下:

{string} Products = { "gas", "chloride" };
{string} Components = { "nitrogen", "hydrogen", "chlorine" };

float Demand[Products][Components] = [ [1, 3, 0], [1, 4, 1] ];
float Profit[Products] = [30, 40];
float Stock[Components] = [50, 180, 40];

dvar float+ Production[Products];

maximize
  sum( p in Products ) 
    Profit[p] * Production[p];
subject to {
  forall( c in Components )
    ct:
      sum( p in Products ) 
        Demand[p][c] * Production[p] <= Stock[c];
}

运行结果与之前的一致

2.4 带#与否的数据文件

gas.dat gasn.dat

Products = { "gas" "chloride" };
Components = { "nitrogen" "hydrogen" "chlorine" };

Demand = [ [1 3 0] [1 4 1] ];
Profit = [30 40];
Stock = [50 180 40];

Products = { "gas", "chloride" };
Components = { "nitrogen", "hydrogen", "chlorine" };

Profit = #["gas":30, "chloride":40]#;
Stock = #["nitrogen":50, "hydrogen":180, "chlorine":40]#;
Demand = #[
            "gas":      #[ "hydrogen":3 "nitrogen":1  "chlorine":0 ]#,
            "chloride": #[ "nitrogen":1 "hydrogen":4 "chlorine":1 ]#
          ]#;

gasn.dat的数据是带#的,因此其中的数据顺序是可以随意指定的,只要带上正确的变量名即可。

上述的gasn.dat文件我们对数据顺序进行了调整,变化如下图所示:

运筹优化学习19:Cplex中文教程与实例详解_第10张图片

然后,将gas.mod拷贝一份,重命名为gasn.mod,使用默认配置运行;可以看到左下角的数据仍然是正确的数据。


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